2026暑期实习投递记录

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 介绍一下Transformer的结构，为什么Self-Attention比RNN/CNN更适合推荐系统？2. BatchNorm和LayerNorm的区别？推荐模型里为什么常用LayerNorm？3. 梯度消失和梯度爆炸的原因？如何解决？（从优化器、初始化、网络结构三个角度回答）4. 多任务学习（MTL）的常见结构？MMoE和PLE的区别？5. 多任务学习中，如果不同任务的loss量纲差异很大，如何调整权重？（GradNorm、Uncertainty Weight等方法）6. 推荐系统的经典召回策略有哪些？（协同过滤、双塔模型、FM等）7. 双塔模型的负采样策略有哪些？为什么In-batch Negative Sampling效果不错？8. 如何解决推荐系统的冷启动问题？（基于内容、迁移学习、Meta-Learning等）9. 如何评估推荐系统的多样性？（Coverage、ILS、DPP等）10. 线上A/B测试时，CTR提升但停留时长下降，可能是什么原因？如何排查？11. 数组中的第K个最大元素（快排变种）

🕐面试时间：75min 左右💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1.项目拷打2.算法题：hot100 每k个反转链表（写了20min，看来hard的题还是得多看，别侥幸）3.讲算法思路4.传统开发和ai应用开发你觉得有什么区别 3.聊聊你对ioc和aop的理解4.追问：你在日常开发中哪里用到了他们，举个具体的例子5.写一个死锁的具体例子（叫我写sql语句啥的，胡乱答的）6.知道哪些设计模式7.规则树是干嘛的，你在项目中是怎么用的8.写一个单例模式的代码（volitale在这是干嘛的）9.你在实践过程中哪里用到了反射，举一个具体的例子10.开放问题，你觉得ai那么火的时代，你应该怎么做才能更好的...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.rope应该加在哪里2.kvcache怎么加3.dropout在哪4.mask怎么加5.实验室项目怎么做的，还可以和什么baseline对比6.业务场景题:针对业务需求怎么构建数据集7.手撕mha

积攒人品3.13一面 45min1. 自我介绍2. 产品实习做了什么3. 在实习中扮演什么样的角色4. 实习深挖5. 项目深挖6. 抖音生态中色情导流的场景，有什么思路进行识别和打压7. 风控策略的准确率无法 100%，误拦正常用户时，如何评估并平衡用户体验8. 抖音生活服务场景中，色情导流还有哪些表现形式9. 抖音发放优惠券的场景下，有哪些风险10. 如何通过数据识别优惠券场景中的黄牛账号11. 如何识别抖音生活服务中商家与用户联合套利的虚假核销行为12. 如何利用 LBS信息，制定黄牛 / 商家套利的风控策略13. 职业发展规划14. SQL 实操题15. 反问